基于网络药理学和UPLC指纹图谱的紫苏质量标志物(Q-Marker)预测

Prediction of Q-Marker in Perilla frutescens(L.)Britt based on UPLC fingerprint and network pharmacology

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摘要基于UPLC指纹图谱和网络药理学法分析并筛选紫苏潜在质量标志物(Q-Marker).首先建立15批紫苏叶及14批紫苏梗的指纹图谱,并对不同来源、批次的紫苏叶和紫苏梗中的成分及含量进行比较,标定紫苏不同部位指纹图谱的共有峰和非共有峰;采用网络药理学法构建紫苏"成分-靶点"网络图,并构建靶点蛋白互作网络图,预测紫苏Q-Marker.本研究建立的紫苏不同部位的指纹图谱,共检测到了 5种成分,其中迷迭香酸、咖啡酸、木犀草素-7-O-葡萄糖醛酸苷、木犀草素-7-O-二葡萄糖醛酸苷为叶和梗的共有成分,芹菜素-7-O-葡萄糖醛酸苷为紫苏叶特有成分.筛选得到包括MAPK1、PIK3CA等在内的14个核心靶点,对以上靶点进行GO和KEGG功能分析可知涉及肿瘤坏死因子、新冠肺炎、脂质和动脉粥样硬化等通路,最后构建"成分-靶点-通路"网络图,选取排名前4的靶蛋白与4个成分进行分子对接验证,结果显示成分与蛋白之间具有十分良好的结合性能.本实验基于UPLC法建立紫苏不同部位多成分含量测定方法,此方法操作简单、准确度高,可作为紫苏质量检测的参考方法;同时结合网络药理学和分子对接技术预测迷迭香酸、咖啡酸、木犀草素-7-O-葡萄糖醛酸苷、木犀草素-7-O-二葡萄糖醛酸苷为紫苏潜在质量标志物,以此来评价紫苏"多成分-多靶点-多通路"的协同作用,为紫苏的质量控制提供了理论依据,同时也为后续的紫苏药效物质基础和作用机制提供坚实的基础.